svm时间序列预测代码python

SVM（支持向量机）是一种常用的分类和回归算法，也可用于时间序列预测。以下是一个用Python实现时间序列预测的SVM代码示例。

首先，我们需要导入所需的库，如numpy、matplotlib和sklearn中的svm模块。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm

接下来，我们可以创建一个示例时间序列数据集。在这个示例中，我们创建了一个简单的正弦波形状的时间序列。

# 创建示例时间序列数据
X = np.array(range(100)).reshape(-1, 1)  # 时间步
y = np.sin(X)  # 目标值

然后，我们将数据集划分为训练集和测试集。

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.7)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

接下来，我们可以使用svm模块中的SVR（支持向量回归）类来创建一个回归模型，并将训练集数据拟合到模型中。

# 创建SVM回归模型
model = svm.SVR()
model.fit(X_train, y_train)

然后，我们可以使用训练后的模型来进行预测。

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

最后，我们可以使用matplotlib库来绘制预测结果。

# 绘制预测结果
plt.plot(X_test, y_test, label='Actual')
plt.plot(X_test, y_pred, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

这是一个简单的使用SVM实现时间序列预测的示例代码。你可以根据自己的需求进行修改和调整。